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基于Weibull分布的高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承可靠性分析

2014-07-24 05:01:18李彥偉林晶張令趙穎春
軸承 2014年9期
關(guān)鍵詞:秩次關(guān)節(jié)軸承自潤(rùn)滑

李彥偉,林晶,張令,趙穎春

(中國(guó)航空綜合技術(shù)研究所,北京 100028)

高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承主要由內(nèi)圈、外圈和自潤(rùn)滑襯墊3部分組成[1],是一種可以實(shí)現(xiàn)高頻擺動(dòng)的自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承。自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承靠?jī)?nèi)圈與外圈內(nèi)球面粘貼的自潤(rùn)滑襯墊的接觸面滑動(dòng),所以磨損量是判定軸承壽命的主要依據(jù)。

由于高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承壽命服從Weibull分布,故可采用Weibull分布模型進(jìn)行可靠性分析。Weibull分布模型參數(shù)的精度是軸承可靠性分析的關(guān)鍵,目前常用的參數(shù)估計(jì)法[2]中圖估計(jì)法簡(jiǎn)單方便,但人為因素影響較大,所估計(jì)的參數(shù)精度較差;極大似然估計(jì)法獲得的參數(shù)精度較高,但計(jì)算復(fù)雜繁瑣;最佳線性無(wú)偏估計(jì)和最佳線性不變估計(jì)等方法都需借助專用表格,使用方便,但表格數(shù)量很大,且無(wú)表格之處無(wú)法使用;而最小二乘估計(jì)法能實(shí)現(xiàn)分布函數(shù)的線性化,是Weibull分布模型參數(shù)估計(jì)的一種較好方法。

試驗(yàn)數(shù)據(jù)是軸承可靠性分析的基礎(chǔ),但在試驗(yàn)過(guò)程中,經(jīng)常出現(xiàn)試驗(yàn)?zāi)p量未達(dá)到額定磨損量而試驗(yàn)中止的情況,產(chǎn)生了不完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)。平均秩次法根據(jù)試驗(yàn)完成產(chǎn)生的完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)和試驗(yàn)中止產(chǎn)生的不完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)估計(jì)所有可能的秩次,求出平均秩次,代入近似中位秩公式,得到經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),充分利用試驗(yàn)數(shù)據(jù)的同時(shí)也取得了更加精確的參數(shù)估計(jì)值。下文采用結(jié)合平均秩次法的最小二乘參數(shù)估計(jì)法對(duì)高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承進(jìn)行可靠性分析。

1 Weibull分布模型

Weibull分布模型[3]是近年來(lái)在軸承可靠性分析中使用最廣泛的模型之一,Weibull分布的分布函數(shù)為

(1)

分布密度函數(shù)為

(2)

可靠度函數(shù)為

(3)

失效率函數(shù)為

(4)

式中:t為時(shí)間;η為尺度參數(shù);β為形狀參數(shù)。

2 參數(shù)估計(jì)

2.1 最小二乘參數(shù)估計(jì)

最小二乘估計(jì)是對(duì)線性函數(shù)中的未知參數(shù)進(jìn)行估計(jì),是Weibull分布模型參數(shù)估計(jì)的一種較好方法[4]。

將(1)式變形,得

(5)

兩邊取自然對(duì)數(shù),得

lnln[1/(1-F(t))]=β(lnt-lnη)。

(6)

x=lnt,

(7)

y=lnln[1/(1-F(t))],

(8)

A=β,

(9)

B=-βlnη,

(10)

則(6)式可轉(zhuǎn)化為

y=Ax+B。

(11)

對(duì)于線性回歸方程(11)式,回歸系數(shù)A,B的最小二乘估計(jì)解為

(12)

(13)

在Weibull分布模型參數(shù)的最小二乘估計(jì)中,提高經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)的精度即可求出一條偏差最小的回歸直線和最符合實(shí)際的回歸系數(shù)估計(jì)值。

2.2 平均秩次法

已有的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)計(jì)算方法是通過(guò)近似中位秩公式或直接查中位秩表[5]得到,誤差較大。近似中位秩公式為

(14)

式中:i為完成試驗(yàn)的試件順序號(hào);n為試件數(shù)量;ti為第i個(gè)試件的試驗(yàn)時(shí)間。

平均秩次法是提高經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)精度的一種有效方法,其原理是:根據(jù)完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)和不完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)估計(jì)出所有可能的秩次,再求出平均秩次,將平均秩次代入近似中位秩公式,求出其經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)[6]。

文獻(xiàn)[7]通過(guò)實(shí)踐總結(jié)給出的計(jì)算平均秩的增量公式為

(15)

Ai=Ai-1+ΔAi,

(16)

式中:k為所有試件的排列順序號(hào),按試驗(yàn)完成時(shí)間和試驗(yàn)中止時(shí)間的大小排列;Ai為完成試驗(yàn)的試件的平均秩次;Ai-1為前一個(gè)完成試驗(yàn)試件的平均秩次。

將平均秩次Ai代入(14)式,得

(17)

將試驗(yàn)完成時(shí)間和通過(guò)計(jì)算得到的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),利用最小二乘參數(shù)估計(jì)法,擬合出Weibull分布模型的回歸直線,從而確定Weibull分布模型的尺度參數(shù)和形狀參數(shù)。

3 可靠性分析

為了進(jìn)行軸承可靠性分析,選擇20套高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承進(jìn)行磨損壽命試驗(yàn)。試驗(yàn)方法主要參照SAE(美國(guó)機(jī)動(dòng)車工程師學(xué)會(huì))標(biāo)準(zhǔn)AS 81819A,試驗(yàn)軸承在5.4 kN的徑向載荷下進(jìn)行高速擺動(dòng),擺動(dòng)角度為±6°,擺動(dòng)頻率為20.78 Hz,當(dāng)試驗(yàn)軸承的磨損量達(dá)到0.038 mm時(shí),即可結(jié)束試驗(yàn)[8]。

通過(guò)記錄20套軸承達(dá)到額定磨損量的時(shí)間和試驗(yàn)中止的時(shí)間,并按試驗(yàn)時(shí)間進(jìn)行排序,結(jié)果見(jiàn)表1。表中包含了高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承磨損壽命試驗(yàn)的完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)(C)和不完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)(I),去掉不完全試驗(yàn)數(shù)據(jù),將軸承試驗(yàn)的完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行排序,建立Weibull分布模型,采用平均秩次法,由(16)、(17)式分別計(jì)算平均秩次和經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),結(jié)果見(jiàn)表2。將計(jì)算結(jié)果(無(wú)量綱)按照最小二乘的原理擬合出最小二乘回歸直線,如圖1所示。

表1 高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承磨損壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)

表2 平均秩次法計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)

圖1 平均秩次法的最小二乘擬合圖

采用近似中位秩公式,由(10)式計(jì)算經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù),結(jié)果見(jiàn)表3。將計(jì)算結(jié)果(無(wú)量綱)按照最小二乘的原理擬合出最小二乘回歸直線,如圖2所示。與圖2相比,圖1中的試驗(yàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)在擬合直線兩側(cè)分布更均勻。S為最小二乘擬合度,其值越趨近于1則擬合越好。采用平均秩次法的計(jì)算結(jié)果經(jīng)最小二乘擬合后S=0.985 7,采用近似中位秩公式的計(jì)算結(jié)果經(jīng)最小二乘擬合后S=0.974 7,顯然前者更加精確。

表3 近似中位秩公式計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)

圖2 近似中位秩公式的最小二乘擬合圖

平均秩次法的直線擬合式為

lnln[1/(1-F(t))]=3.037lnt-19.88,

(18)

由(9)、(10)式解得β=3.037,η=696.404。

則分布函數(shù)為

(19)

分布密度函數(shù)為

(20)

可靠度函數(shù)為

(21)

失效率函數(shù)為

(22)

當(dāng)R(t)=0.9時(shí),由(21)式解得可靠度為90%的軸承壽命為t=332 h。

4 結(jié)束語(yǔ)

根據(jù)完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)和不完全試驗(yàn)數(shù)據(jù)估計(jì)出所有可能的秩次,求出平均秩次,代入近似中位秩公式,得到軸承磨損壽命失效分布函數(shù)、分布密度函數(shù)、可靠度函數(shù)和失效率函數(shù);進(jìn)而計(jì)算出可靠度為90%的高速自潤(rùn)滑關(guān)節(jié)軸承的壽命。結(jié)合平均秩次法的最小二乘參數(shù)估計(jì)法擬合度高,擬合效果好,并能充分利用試驗(yàn)數(shù)據(jù),得到的參數(shù)估計(jì)值更加精確。

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